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Concepts
Toutes les pages de concepts du site, dans les mêmes sections que la barre latérale de gauche. Chacune dit ce que signifie une idée en IA et éducation, ce que la recherche a trouvé à son sujet et sur quelles études elle s'appuie. L'IA en éducation est le thème fédérateur qui les relie.
Les pages de concepts existent aussi en EPUB ou en PDF pour la lecture hors ligne. Pour partir plutôt d'une question, d'un article, d'un outil, d'une recherche ou de votre propre assistant, voir l'FAQ, le journal, les ressources, la recherche ou la page IA.
220 pages de concepts, réparties en 10 thématiques.
Fondements de l'IA dans l'éducation
La vue d'ensemble du domaine lui-même : ce qu'est l'IA en éducation, comment elle a évolué, et les thèmes transversaux (littératie en IA, collaboration humain-IA, agentivité) qui façonnent toutes les autres thématiques.
Essentiels
Le domaine
Thèmes transversaux
Théories et cadres
Apprentissage et enseignement
Comment l'IA soutient l'enseignement et l'apprentissage, à travers les pédagogies, les théories de l'apprentissage et les processus centrés sur l'apprenant dans lesquels elle opère.
Pédagogies fondamentales
- Pédagogies et stratégies d'enseignement
- Patrons pédagogiques
- L'apprentissage actif
- Apprentissage collaboratif
- Apprentissage par projets
- Apprentissage par problèmes
- Échec productif
- Apprentissage par la recherche (Inquiry-Based Learning)
- L'apprentissage expérientiel
- Apprentissage par le jeu
- Apprendre en enseignant
- L'étayage
- La méthode socratique
- Pédagogie critique
- Partenariats pédagogiques
- Le récit en éducation
- Enseignement et apprentissage en ligne
- La vidéo en éducation
Théories et processus d'apprentissage
- Théories de l'apprentissage
- Behaviorisme
- Le constructivisme
- Psychologie cognitive
- L'apprentissage socioculturel
- Cognition distribuée
- Apprentissage situé
- Apprentissage incarné
- Communauté d'enquête
- L'apprentissage autorégulé
- La théorie de l'autodétermination
- La motivation
- Le sentiment d'efficacité personnelle
- Apprentissage autodirigé
- La métacognition
- Les difficultés souhaitables
- Transfert des apprentissages
- Connaissances antérieures
- Cadre ICAP
- Idées fausses sur l'IA
- Texte réfutatif
- Théorie de l'activité
- Récupération, espacement et entrelacement
Engagement et expérience de l'apprenant
Apprentissage tout au long de la vie et professionnel
Technologies et techniques
La couche technique : les modèles et méthodes d'IA qui font fonctionner les technologies éducatives, et les systèmes de modélisation de l'apprenant et de tutorat construits sur eux.
Modèles et techniques
- Technologies de l'IA
- Apprentissage automatique
- L'IA générative
- Grands modèles de langue (LLM)
- RAG (génération augmentée par récupération)
- L'ingénierie des invites
- Entraînement et ajustement fin des grands modèles de langue
- Le vibe coding
- IA multimodale
- Les technologies de la parole et de la voix
- La visualisation
- TAL éducatif
- Apprentissage par renforcement
- Graphe de connaissances
- Les robots en éducation
- L'IA conversationnelle
- Simulation
- Réalité virtuelle et augmentée
Modélisation de l'apprenant et systèmes adaptatifs
- La modélisation de l'apprenant et l'enseignement adaptatif
- Traçage des connaissances
- Diagnostic cognitif
- Simulation d'étudiants
- Tutorat intelligent
- Apprentissage adaptatif
- Apprentissage personnalisé
- Systèmes de recommandation et parcours d'apprentissage
- Agent pédagogique
- Tutorat affectif
- Informatique affective
- Humain dans la boucle
- Analytique de l'apprentissage
Plateformes, ouverture et adoption
L'IA dans les disciplines
Comment l'IA s'applique aux différentes disciplines académiques et aux niveaux d'enseignement : la couverture du domaine par discipline.
Domaines disciplinaires
- L'IA en éducation dans les disciplines
- L'enseignement des mathématiques
- L'enseignement de la physique
- Enseignement de la chimie
- Enseignement de la biologie
- L'enseignement de l'informatique
- Enseignement de l'ingénierie
- L'enseignement des STIM
- L'enseignement des sciences
- L'écriture
- Apprentissage des langues
- Enseignement de l'anglais (EAP / EFL / ESL)
- Éducation à l'environnement
- Enseignement de la gestion et du management
- Lettres et sciences humaines
- Arts, design et enseignement des médias
- Enseignement du design
- Formation aux professions médicales et de santé
- La formation en soins infirmiers
- Enseignement du droit
- Technologies de l'information
Champs de recherche
Niveaux et contextes
Niveaux et contextes
Niveaux et comparaisons
Évaluation et mesure
Comment l'IA évalue les apprenants et transforme aussi la façon dont nous évaluons les systèmes d'IA et leur impact.
Évaluation et retour d'information
- Évaluation
- Jugement évaluatif
- La rétroaction
- Littératie en rétroaction
- Qualité de la rétroaction par IA
- L'évaluation formative
- L'évaluation sommative
- Évaluation authentique
- Évaluation orientée sur le processus
- Travail en groupe
- Portefeuille électronique (e-portfolio)
- Évaluation par les pairs
- Auto-évaluation
- Évaluation orale
- Évaluation automatisée
- Notation automatisée de dissertations
- Génération automatisée de questions
Méthodes de recherche et évaluation
Méthodes de recherche
- Les méthodes de recherche en AIED
- Recherche éducative assistée par IA
- Recherche qualitative
- Recherche quantitative
- Recherche à méthodes mixtes
- La recherche par conception
- La recherche sur l'utilisabilité
- ECR (essai contrôlé randomisé)
- Méta-analyse et revue systématique
- Analyse des profils latents
- Analyse de réseaux
Évaluation des systèmes d'IA
Acteurs
Institutions et politiques
Équité, éthique et usage responsable
L'équité, l'accès et la responsabilité sont au cœur de l'IA en éducation.